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摘要： 第十章 分组聚合与分组操作 10.1 GroupBy机制 分组键的形式： 与要分组的轴向上元素数量一致的值列表或值数组作为分组键； DF的列名作为分组键； 使用字典或者Series作为分组键； 函数作为分组键。 假设你想要使用key1标签计算data1列的均值，可以使用groupby方法： grou 阅读全文

摘要： january 使用pandas和seaborn绘图 9.2.1 折线图 使用说明： obj.plot() #使用plot方法绘制的图象就是折线图。 ax是一个子图对象。 DataFrame中使用plot方法会将每一列数据都单独的生成一个折线图，并且自动的生成图例。 9.2.2 柱状图 使用说明： 阅读全文

摘要： Febuary 索引、选择与过滤 Series的索引值不是仅能用数字，也可以使用字符作为其索引值。 使用说明： obj[[1,3]] #使用数字区间进行索引，好过直接使用index进行索引。 obj['b':'c'] #普通的Python切片是不含尾部的，而Series下切片含尾部。 DataFra 阅读全文

摘要： January 轴向上删除条目 drop()方法会返回一个删除过元素的新对象（先复制再修改）。 使用说明： obj.drop('c')。 obj.drop(['Colorado','Ohio']) #在调用drop时使用标签序列会根据行（轴0）标签删除值。 obj.drop('two',axis=1 阅读全文

摘要： January pandas是用来处理表格类型或者是异质型数据的，Numpy则相反，它更适合处理同质型的数值类数组数据 如何导入pandas：“import pandas as pd” 从本地空间中导入Series和DataFrame：“from pandas import Series，DataF 阅读全文

摘要： January 通用函数：一种在ndarry中逐元素进行操作的函数 sqrt：开平方根函数 exp：指数函数 numpy.maximum：逐个元素地将x和y中元素的最大值计算出来 February 向量化数组操作：和纯Python数据处理相比，使用numpy可以大量节省运算时间 np.arange( 阅读全文

摘要： Junuary numpy的核心特征之一就是N-维数组对象-ndarray，我们使用标准的NumPy导入方式 “import numpy as np” ndarray数组的特点：1 数组元素类型相同；2 有shape属性；3 有dtype属性 关于生成ndarray：嵌套序列，例如同等长度的列表，将 阅读全文

摘要： 2.1 Python解释器 Python是一种解释型语言 在终端运行python代码时，我要退出解释器回到命令行时，输入exit()或者按下Ctrl+D来实现 如何在命令行运行一个python程序？ python hello_world.py 2.2 Python基础 import numpy as 阅读全文